光伏支架通过应用AI模型推荐的条件

　　塑料轻巧，便宜，并且可以加热制成任何形状，使其成为“ 20世纪上帝的礼物”。关键是要保持其统一的质量，但其对工艺条件的敏感性使加工自主性变得困难。一旦设置了流程，更改过程也将花费很长时间，并且由于实际结果的差异，实时优化被认为是不可能的。

　　由Rho Junsuk教授和POSTECH机械与化学工程系的博士生Chihun Lee以及MS-PhD集成计划中的Seungchul Lee教授Jujuon Na以及机械工程系的Seongjin Park教授组成的研究团队共同开发了一个系统通过结合人工神经网络(人工神经网络)和随机搜索来推荐注塑工艺条件。使用此新系统可以实时获得各种形状。这些研究结果近发表在《高级智能系统》杂志上。

　　该团队使用人工智能训练了过程条件和终产品之间的关系，以找到满足目标质量的条件。从36个不同的模具中获得了3600个仿线个实验，并进行了学习。结果，团队确认每个基准具有15个形状和5个过程作为输入值，产品的终重量作为输出值。

　　基于通过转移学习训练的重量预测模型，开发了一种推荐系统，以通过随机搜索找到工艺条件。通过应用AI模型推荐的条件，平均相对误差达到0.66%。

　　终，为实际的注塑机开发了GUI(图形用户界面)。这甚至允许非专家输入任何产品的形状信息，以建立误差在目标产品重量1%以内的加工条件。
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